设有向网络N（V，A），在发点Vs 有一批货，要通过网络上的弧运输到收点Vt 去，受运输条件限制，每条弧aij在单位时间内通过的车辆数不能超过cij 辆，分析：如何组织运输才能使从Vs到Vt 在单位时间内通过的车辆达到最多？ 上面描述的这类问题，称为最大流问题。 例：如图10.3.1中，有一批物资需要用汽车尽快从发点①运到收点⑦，弧（i，j）上所标的数字表示该条道路在单位时间内最多能通过的车辆数（
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2024-02-02 07:24:24
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要看一篇图像分割的论文，各种不懂。后来看到前人的经验贴http://blog.sina.com.cn/s/blog_4cccd8d3010125e6.html 中给出了学习图像分割的入门资料，今天照着步骤认认真真的在学网络最大流与最小割问题网上有份资料挺好的：http://course.cug.ed...
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2014-07-10 20:02:00
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网络流－最大流问题 ISAP 算法解释ISAP 是图论求最大流的算法之一，它很好的平衡了运行时间和程序复杂度之间的关系，因此非常常用。约定我们使用邻接表来表示图，表示方法可以见文章带权最短路 Dijkstra, SPFA, Bellman-Ford, ASP, Floyd-Warshall 算法分析或二分图的最大匹配、完美匹配和匈牙利算法的开头（就不重复贴代码了）。在下文中，图的源点（source
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2024-05-06 17:31:45
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最大流是什么\(\quad\)最大流是网络流的一个概念，就是问从源点出发到汇点在保证是一个合法网络流的同时从源点出发的最大流量是多少。\(\quad\)既然他是一个合法的网络流，那么就一定要保证以下性质：除了源点和汇点以外，所有节点的流出量都要等于流入量。保证每一条管道的流量都小于容量。\(\quad\)显然，如果我们用正常的搜索算法入手很难去推断出源点到底输出多少流量才能使满足这两个条件的同时保
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2024-01-08 15:27:06
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大多数分割算法都基于图像灰度值的两个基本性质之一：不连续性和相似性。第一类方法根据灰度的突变将图像分割为多个区域；第二类方法根据一组预定义的准则将图像分割为多个区域。阈值处理、区域生长、区域分离和聚合都是这类方法的例子。结合不同类别的分割方法。如边缘检测与阈值处理，可以提高分割性能。 首先是阈值处理方法。由于图像阈值处理直观、实现简单并且计算速度快，因此在图像分割应用中处于核
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2024-08-12 13:58:19
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# 使用Python实现最小割和最大流进行图像拼接
图像拼接是计算机视觉中的一个重要任务，可以用于创建全景图。在实现图像拼接时，最小割和最大流理论是一种有效的方法。本文将带你了解如何使用Python进行这一操作，并详细解释每一个步骤。
## 整体流程
为了更好地理解整个过程，我们可以将流程分为以下几个步骤，如下表所示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
图像分割最大熵法（Maximum Entropy Method for Image Segmentation）是一种基于信息论的分割技术，广泛应用于图像处理领域。本文将详细记录如何使用Python实现这一方法，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、性能对比和安全加固的各个方面。
### 环境配置
在开始之前，我们需要配置Python开发环境并安装所需的库。以下是环境配置的思维导图，展示了
## Python最大流算法实现
### 一、算法流程
下面是实现Python最大流算法的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 构建输入图 |
| 步骤二 | 初始化残留网络 |
| 步骤三 | 找到增广路径 |
| 步骤四 | 更新残留网络 |
| 步骤五 | 重复步骤三和步骤四直到没有增广路径 |
接下来，我们将逐步介绍每个步骤的具体实现方法。
原创
2023-08-23 11:54:46
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目录概念定义性质求解增广路反向边算法思路总结算法Edmonds-KarpDinic概念网络流 网络流是指给定一个有向图，其中有两个特殊的点：源点 \(s\)（Source）和汇点 \(t\)（Sink）；每条边都有一个指定的流量上限，即容量（Capacity），经过这条边的流量不能超过容量，这样的图被称为网络流图。同时，除了源点和汇点外，所有点的入流和出流都相等，源点只有流出的流，汇点只有流入的流
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2024-01-05 19:40:41
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先说一下网络流最大流是什么：一个有向图，每条边有一个流量限制，我们需要求出从源点s到汇点t的最大流量。例子：这个图的最大流就是20+20=40。概念：残量网络：根据原图所建的，经过通流量操作每一条边的剩余流量限度为它的总流量限度减去它所通过的流量。增广路：残量网络中一条从s到t的路径可以使得s到t的最大流增大。EK算法思路：1.通过bfs找增广路，增广路中的边不为0且增广路的最大流量是这条路径上的
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2024-03-05 23:29:35
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最大熵法进行图像分割是图像处理领域的一个重要技术，特别适用于处理模糊和复杂背景的图像。本文将详细记录使用Python实现最大熵法进行图像分割的过程，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南和生态扩展。
### 版本对比
版本演进史如图所示：
```mermaid
timeline
title 最大熵法图像分割版本演进
2020-01-01 : v1.0 发布
由Otsu(大津展之)于1978年提出的最大类间方差法，是引起较多关注的一种阈值选取方法。它是在判决分析或最小二乘原理的基础上推导出来的。1,2,…,L]。灰度级为i的像素点的个数为ni，那么总的像素点个数就应该为N=n1+n2+…...
原创
2021-07-09 16:47:41
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1 基本概念1.1 图定义： 图G(V,E)是指一个二元组(V(G),E(G))，其中: 1. V(G)={v1,v2,…, vn}是非空有限集，称为顶点集， 2. E(G)是V(G)中的元素对(vi,vj)组成的集合称为边集。举例： 其中，V(G)={v1,v2,v3,v4} E(G)= {e1,e2,e3,e4,e5,e6}若图G的边是有方向的，称G是**有向图*
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2023-12-26 12:42:51
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某位朋友催更，于是写这篇文章 今天我们讲最大流。 〇、题目＆模型 Link 题目的意思就是说从自来水厂到你家要发水，要经过各个站点，而每一条有向边上都有容量，表示从边那头总共最多发这么多的容量。 一、思路（dinic） 可惜我只会dinic...... 首先，如果自来水厂不发水，那肯定是可以的一种方 ...
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2021-08-05 13:40:00
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最大流问题就是在容量容许的条件下，从源点到汇点所能通过的最大流量。1 流网络 网络流G=(v, E)是一个有向图，其中每条边(u, v)均有一个非负的容量值，记为c(u, v) ≧ 0。如果(u, v) ∉ E则可以规定c(u, v) =
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2024-05-31 04:38:16
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引言1962 年L.R.Ford和D.R.Fulkerson把原始-对偶算法应用于最大流问题，提出最大流问题的标号算法。简称FF算法。目录引言问题描述最大流问题算法思想操作步骤标号算法实现过程代码实现python实现如下问题描述最大流问题最大流问题（maximum flow problem）属于网络流问题中的一种，是一个组合最优化问题，目的是利用传输工具实现最好的运输流量效果。算法思想
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2024-04-10 10:20:00
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@ 图像阈值分割（最大熵方法）老规矩，看相关函数（哈哈，没有啥函数）步骤1.进行归一化直方图2.累加概率直方图3.求出各个灰度级的熵4.计算最大熵时的阈值计算公式 1.normHist为归一化的直方图，这里不做介绍 2.累加概率直方图 3.求出各个灰度级的熵4.计算最大熵时的阈值计算：f(t)=f1(t)+f2(t)最大化的t值，该值即为得到的阈值，即thresh=argmax(f(t))上代码#
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2023-06-21 09:47:49
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最大流：（1）最大流定义：在容量网络中,满足弧流量限制条件,且满足平衡条件并且具有最大流量的可行流,称为网络最大流,简称最大流。（2）最大流判断两点之间是否有流量：通过判断它的逆向边是否有流来实现。 费用流:（1）费用流定义：费用流，也叫作最小费用最大流，是指在普通的网络流图中，每条边的流量都有一个单价，求出一组可行解，使得在满足它是最大流的情况下，总的费用最小。 （2）最大费
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2023-12-08 11:51:03
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非线性规划中的对偶问题 拉格朗日函数： 于是： 因此，为了尽量大，p的选取必须保证 考虑： 只要令lambda(i)=负无穷大就行了 对偶问题与拉格朗日函数： 同时： 等价于： 而 可以证明，这里等号成立。不过证明比较复杂，是单独一篇论文了(见参考资料４) 对偶问题与拉格朗日函数： 至此，我们可以通过找min lambda L(p*,lambda)来找出合适的lambda了，这可以用各种近似方法(
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2024-01-05 16:35:57
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首先是bfs，这是对整个图进行分层，默认后一层等于前一层加1然后就是dfs，每次搜索，因为之前对图已经分层，所以直接可以按层进行深搜，直到找到n为止最后就是Dinic了，每次增广找到最短的一条边，并且把所有的正向边减少a反向边增加a#include<stdio.h>#include<string.h>#include<queue>using ...
原创
2022-03-10 15:52:13
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